\chapter{Prehľad služieb poskytovaných CDSS}

V tejto kapitole sa podrobnejšie zoznámime s CDSS systémami. V prvom rade
sa zameriame na služby, ktoré CDSS svojím používateľom poskytujú. Dozvieme
sa, že tieto služby môžu byť zamerané na rôzny časť procesu, počas ktorého
klinický personál interaguje s pacientmi. Sú teda rozdelené podľa toho,
kedy do tohoto procesu intervenujú: počas vyšetrovania pacienta a
vkladania dát, počas monitorovania pacienta, počas vyhodnocovania a analýzy
zozbieraných dát, a napokon sú aj systémy a aplikácie CDSS od tohoto
procesu nezávislé. V závislosti, do ktorej kategórie účel systému spadá sa
menia aj služby, ktoré poskytuje ako aj ich charakter.

Ďalej sa zoznámime s ich architektúrami CDSS systémov. Dozvieme sa, že môžu
byť implementované buď ako špecifický typ znalostného systému (povieme si
niečo aj o historických súvislostiach s expertnými systémami). Druhým
variantom sú CDSS systémy ,,bez znalostí''. Tieto samozrejme tiež pracujú s
klinickými dátami, tieto dáta však nemajú symbolový charakter.

Už vieme, že CDSS systémy pracujú so znalosťami, často so znalosťami
získanými expertov v danej doméne. Povieme si teda aj niečo o tom, ako
takéto znalosti od expertov získať.

V závere si predstavíme príklad existujúcej implementácie CDSS
systému, ktorý bol reálne nasadený v klinickej praxi.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Delenie služieb CDSS podľa spôsobu intervencie}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

CDSS môžeme hrubo rozdeliť na základe času a spôsobu intervencie, teda kedy
a za akých okolností vstupujú výstupy z CDSS do medicínskeho (napr.
diagnostického, či iného) procesu \cite{improving-cdss:2011}:

\subsection{Intervencia počas dátového vstupu}

CDSS vstupuje do medicínskeho
procesu počas získavania a ukladania relevantných medicínskych dát,
napríklad počas vyšetrenia pacienta a následného zapisovania získaných dát:
  \begin{enumerate}
  \item \textbf{Systémy inteligentnej dokumentácie:} cieľom je zabezpečiť
  úplnú dokumentáciu pacientov a medicínskych procesov, zabrániť chybám a
  vynechaniu relevantných údajov. Systémy vykonajú analýzu konzistentnosti
  zadaných údajov, porovnajú ich s existujúcimi údajmi v EHR, skontrolujú
  prítomnosť kritických údajov. Môžu tiež zvýrazňovať isté časti
  dokumentácie a navádzať používateľa k jej úplnému a správnemu vyplneniu. 
  \item \textbf{Plánovanie starostlivosti a protokoly:} cieľom je
  zabezpečiť dodržanie štandardov a postupov medicínskej praxe. Takéto
  systémy reprezentujú usporiadané medicínske postupy a klinické protokoly.
  Umožňujú medicínskemu personálu indikovať, ktorý postup bude nasledovať a
  následne proaktívne kontrolujú dodržanie všetkých jeho krokov
  \item \textbf{Podpora pri nastavovaní parametrov:} Medicínsky personál
  pri nastavovanú liečby často musí nastaviť jej parametre ako sú druh a
  množstvo predpísaných liečiv, doba ich užívania a tak ďalej. CDSS
  špecializované na túto oblasť poskytujú \emph{proaktívnu} podporu zadávania
  parametrov, napríklad môžu predvyplniť časť zadávaných údajov, alebo
  filtrovať zoznamy parametrov na aktuálne vzhľadom na daný kontext.
  \item \textbf{Včasné varovanie:} Ide o \emph{reaktívne} intervencie,
  ktoré vznikajú bezprostredne po vyplnení vstupných údajov. Varujú
  medicínsky personál pred možnými chybami (napríklad interakciami medzi
  predpísanými liekmi a liekmi, ktoré pacient už užíva podľa EHR), ale tiež
  pred chýbajúcou dokumentáciou (napríklad nutnosťou, či odporúčaním
  vykonať laboratórne vyšetrenia), alebo nesúladom údajov o predpísaných
  postupoch.
  \end{enumerate}

\subsection{Intervencia počas monitorovania}

Úlohou CDSS je vstupovať do
procesu monitorovania pacientov, filtrovať relevantné údaje a upozorniť
medicínsky personál na relevantné aktuálne zmeny a udalosti:
  \begin{enumerate}
  \item[5.] \textbf{Relevantná sumarizácia monitorovaných údajov:} CDSS systémy
  zabezpečujúce prehľadnú prezentáciu relevantných údajov s cieľom podpory
  rozhodovania medicínskeho personálu vzhľadom na aktuálny stav pacienta.
  Dorazom je aby všetky údaje, ktoré sú pre daného pacienta, daný stav a
  daný čas dôležité, boli zohľadnené pri rozhodovaní, a žiadny z nich nebol
  prehliadnutý. 
  \item[6.] \textbf{Monitorovanie viacerých pacientov:} v porovnaní z
  prechádzajúcim typom zabezpečujú tieto CDSS systémy navyše manažment
  údajov väčšieho počtu pacientov, s cieľom ponúknuť medicínskemu
  špecialistovi prehľad o pacientoch, ktorí aktuálne potrebujú jeho
  pozornosť. Vychádzajú z aktuálnych nameraných a zaznamenaných hodnôt a
  reprezentovaných priorít.
  \item[7.] \textbf{Prediktívna a retrospektívna analýza:}
  Na rozdiel od monitorovania, pri ktorom sa zobrazujú zväčša len aktuálne
  hodnoty, CDSS systémy na podporu analytiky zobrazujú väčšie množstvo
  relevantných údajov, priebeh údajov v čase, relevantné výsledky testov a
  dáta z EHR. Slúžia napríklad na podporu determinovania príčin zmien v
  zdravotnom stave, a monitorovanie trendu zlepšovania alebo zhoršovania
  zdravotného stavu.
  \end{enumerate}

\subsection{Intervencia počas vyhodnocovania a analýzy dát}

CDSS vstupuje
do procesu analýzy dát pacientov, diagnostiky, a plánovania ďalších úkonov:
  \begin{enumerate}
  \item[8.] \textbf{Filtrovanie referenčných informačných zdrojov a zdrokov
znalsotí:} počas klinickej praxe je potrebné pristupovať k množstvu
informačných a referenčných zdrojov, či už vo forme príručiek a odborných
textov, alebo referenčných údajoch o liečivách, testoch, postupoch a podobne.
CDSS zamerané na podporu v tejto oblasti proaktívne porovnávajú relevantné
údaje pacienta a pomáhajú medickému personálu vyhľadávať súvislosti v tých
informačných zdrojoch. Špecifickým typom sú systémy, ktorých používateľom
je priamo pacient, a ktoré mu napomáhajú získať relevantné informácie o svojom
zdravotnom stave a prebiehajúcej liečbe.
  \item[9.] \textbf{Diagnostická, preskripčná a iná podporná expertíza:}
  tieto CDSS systémy typicky využívajú dáta z EHR, či z priameho vstupu, s
  cieľom nájsť ďalšie možné diagnózy, ktoré nemuseli byť medicínskym personálom
  zohľadnené, ale tiež navrhnúť testy ako aj iné ďalšie kroky, ktoré je
  možné vykonať za účelom spresnenia, či podloženia stanovenej diagnózy.
  Tiež môžu navrhnúť možné terapeutické postupy použiteľné pre daný stav
  pacienta. Cieľom nie je nahradiť medicínskych špecialistov v procese
  rozhodovania, ale naopak podporiť ich rozhodovací proces zohľadnení
  viacerých možností, ktoré by mohli ostať prehliadnuté.
  \end{enumerate}

\subsection{Intervencia nezávislá od akcie používateľa}

Úloha CDSS nie je
viazaná na akciu používateľa (medicínskeho personálu) ale intervencia
vzniká na základe nejakej udalosti, napríklad zmeny v dátach, alebo na
základe načasovania:
  \begin{enumerate}
  \item[10.] \textbf{Udalosťou riadené CDSS:} cieľom takýchto CDSS systémov je
  uviesť do pozornosti udalosti, ktoré sa vyskytnú mimo rámca bežného styky
  s pacientom. Napríklad môže ísť o abnormálne výsledky laboratórnych
  vyšetrení, ktoré dorazili nejaký čas po pacientovej návšteve ambulancie,
  prijatie, či uvoľnenie pacientov zo starostlivosti ambulancie, a tak
  ďalej. Zaujímavou črtou týchto systémov je tiež ich schopnosť spracovávať
  aj nerealizované udalosti (z anglického \emph{non-events}), to jest
  očakávané dôležité udalosti, ktoré sa nekonali, napríklad zmeškané
  výsledky vyšetrení, alebo fakt, že a pacient neodstavil na plánovanú
  kontrolu, alebo vyšetrenie. Môžu tiež upozorniť, ak je napríklad nejaké
  liečivo alebo terapeutický postup typicky predpisovaný za istého stavu,
  ale pacient ho neobdržal. Cieľom týchto systémov je predovšetkým skoré
  prechádzanie ako aj včasná reakcia na kritické situácie.
  \end{enumerate}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Delenie CDSS podľa typu inferencie}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\subsection{Znalostné systémy}

Ako hovorí samotné pomenovanie týchto systémov,
ide o také, ktoré majú istú znalosť. A práve tá je ukrytá v jednej z troch
zložiek znalostných systémov - v báze znalostí. Ďalšími dvoma zložkami sú
inferenčný mechanizmus a báza faktov.

Tam, kde nepostačujú na riešenie problémov formálne postupy, teda problém nevieme riešiť algoritmicky, siahame po nedeterministických heuristických postupoch. To znamená, že sa postupne prepracovávame k optimálnemu riešeniu, popritom využívame nazbierané znalosti a vylučujeme neperspektívne postupy. Dostali sme sa teda k dôležitosti znalostí pre znalostné systémy.\cite{guide-to-es:1986}

Keďže znalostné systémy sú programy, je veľmi dôležité problém a znalosti vhodne reprezentovať symbolmi. Touto problematikou sa budeme zaoberať v kapitole \hyperlink{link1}{\ref{chap:analyza}}.

Znalostné systémy sa môžu zaoberať všeobecnými problémami, ako napr.
riešenie hlavolamov, matematické úlohy, modelovanie bežných životných
situácii. Systémy, ktoré ku svojmu fungovaniu potrebujú aj úzko
špecializované znalosti sa nazývaj[ \textit{expertné systémy} definované v
nasledujúcej časti.

\subsection{Expertné systémy}

\label{sec:label2}
\hypertarget{link2}
Sila expertných systémov spočíva v tom, že vedia ,,inteligentne'' odôvodniť postup riešenia a vysvetliť výber krokov. Keďže pod pojmom inteligencia rozumieme schopnosť učiť sa, zamyslime sa nad tým, čo znamená učenie pre expertné systémy. Ide o zbieranie znalostí a jeho správny výber pri riešení jednotlivých krokov.

Základnými zložkami expertných systémov sú dve pasívne zložky: báza znalostí a báza faktov a procedurálna zložka: inferenčný mechanizmus.\cite{popper-expertne:1989}

\subsection{Clinical Decision Support Systems}

CDSS sú znalostné systémy vyvinuté špeciálne pre medicínsku oblasť. Na rozdiel od pôvodných expertných systémov však nemajú slúžiť na vyriešenie problému, majú len ponúknuť riešenia samotnému expertovi a pomôcť mu pri rozhodovaní. Používateľ sa tak na rozdiel od používateľa klasických expertných systémov stáva aktívnym a akýmsi ,,spolupracovníkom'' systému. Tento fakt sa dá odvodiť aj zo samotného pomenovania systémov, keďže Clinical Decision Support System znamená Systém podporujúci klinické rozhodovanie, teda rozhodovanie v oblasti medicíny.

Ďalším rozdielom oproti expertným systémom je zloženie CDSS. Takisto sa skladá z troch zložiek, no zaobídeme sa bez bázy faktov (jej funkciu plne nahradí báza znalostí) a pridáme novú zložku - \textit{komunikačný mechanizmus}. Jednotlivé zložky detailnejšie popíšeme v nasledujúcich častiach.\cite{cdss:2007}

\subsubsection{Báza znalostí}

V báze znalostí sa nachádzajú buď pravidlá \textit{IF-THEN} (popísané v časti \hyperlink{link3}{\ref{label3}}) alebo ide skrátka o databázu medicínskych poznatkov ako napr. dvojice symptómy - diagnóza alebo rôzne známe interakcie.

\subsubsection{Inferenčný mechanizmus}

Inferenčný mechanizmus pre CDSS sa nelíši od inferenčného mechanizmu expertných systémov.

\subsubsection{Komunikačný mechanizmus}

Komunikačný mechanizmus je veľmi dôležitou zložkou CDSS, pretože zabezpečuje jeho hlavný zmysel, ktorým je sprostredkovanie výsledkov expertovi, ktorému má uľahčiť rozhodovanie. Ak je CDSS nejakým samostatným zariadením, je potrebné, aby sám používateľ spísal dáta pre ďalšiu činnosť. Väčšinou sú však dáta o pacientovi v elektronickej forme a sú podané expertovi vo forme odporúčania respektíve oznámenia.

\subsubsection{Prečo vznikli CDSS?}

Clinical Decision Support Systems vznikli ako pomocný prostriedok pre odborníkov v medicíne. Ako sme už spomínali, nemajú nahrádzať ich činnosť, ale majú im len pri ich činnosti pomáhať. Pod pojmom pomoc si môžeme predstaviť ponúknutie množiny riešení. Z nich odborník vyselektuje tie, ktoré v danej situácii nemajú význam a zo zvyšných vyberie tie, ktoré sú po zvážení najvhodnejšie. Výhoda CDSS spočíva v tom, že expert nemusí vykonávať často zdĺhavú a možno stereotypnú prácu. Tú za neho vykoná systém. Keďže nie všetky kritéria pri vyhodnocovaní sa dajú zapísať v reči strojov, po podaní výsledku CDSS smerom k expertovi prichádza fáza, v ktorej je dôležitý ,,sedliacky'' rozum (teda zdravý ľudský úsudok) a skúsenosti samotného odborníka.\cite{cdss:2007}

\subsection{CDSS bez znalostí}

Okrem toho, že pred spustením inferenčného mechanizmu získame databázu znalostí od experta, existuje ešte jedna možnosť, ako môžu Clinical Decision Support Systems fungovať. Tento spôsob úzko súvisí s umelou inteligenciou. A práve toto odvetvie informatiky sa zaoberá \textit{učením sa}. Poznáme dve metódy, ako funguje učenie CDSS:\cite{cdss:2007}


\subsubsection{Neurónové siete}
Táto štruktúra simuluje fungovanie ľudského mozgu. Skladá sa z vrcholov (simulujúcich neuróny) a hrán (simulujúcich synaptické spojenia medzi neurónmi). V sieti máme tri typy vrstiev neurónov: vstupná, skrytá a výstupná. Vstupná vrstva spracováva prichádzajúce dáta a výstupná podáva výsledok. Tieto dve vrstvy sú unikátne na rozdiel od skrytých vrstiev, ktorých môže byť koľkokoľvek. Najdôležitejšiu úlohu v tejto štruktúre zohrávajú ováhované hrany, pretože na nich prebieha proces učenia. Na trénovacej množine dát sa neurónové siete naučia, ako majú prichádzajúce dáta vyhodnotiť (napr. kategorizovať do určitej skupiny) a vďaka tomuto procesu vedia pri reálnych dátach rozhodovať bez akejkoľvek bázy znalostí.
	
Tajomstvo úspešnosti neurónových sietí je v ich návrhu, pri ktorom jedným z
dôležitých parametrov je práve počet skrytých vrstiev.  Neurónovým sieťam
sa budeme ešte detailnejšie venovať v časti.
	
\subsubsection{Genetické algoritmy}
Metóda, ktorá získava pacientove dáta podobne ako neurónové siete. Je
založená na Darwinovej prirodzenej selekcii slabších jedincov.  Genetické
algoritmy sa pri tvorbe Clinical Decision Support Systems využívajú menej
ako neurónové siete. Sú vhodné najmä na riešenia takzvaných optimalizačných
úloh, kde pre nejakú veličinu hľadáme optimálne parametre. Genetické
algoritmy uvádzame pre úplnosť, ale ich využitie je nad rámec rozsahu tohto
materiálu.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Získavanie znalostí od experta}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\subsubsection{Ako prebieha získavanie znalostí}

Získavanie znalostí od experta je jedným z najdôležitejších krokov pri
tvorbe znalostného systému. Ide totiž o základný stavebný kameň tohto
procesu, od ktorého závisia všetky ďalšie kroky.  Keďže znalostný systém je
charakteristický tým, že je určený pre špecifický odbor
(napr. medicína, resp. ešte konkrétnejšie odvetvie), pri jeho tvorbe je
nezanedbateľnou súčasťou expert z danej oblasti. A tak sa dostávame k
hlavnému problému získavania znalostí, ktorým je \textit{komunikácia medzi
doménovým expertom a znalostným inžinierom}.\cite{guide-to-es:1986}

\begin{figure}[htb]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=0.75\textwidth]{images/knowledge_acquiring.png}
		\caption{Získavanie znalostí od experta.}
	\end{center}
\end{figure}

Úlohou znalostného inžiniera je navrhnúť a implementovať znalostný systém tak,
aby presne zodpovedal požiadavkám experta v danej oblasti a plne a spoľahlivo
ho nahrádzal v niektorej z činností, ktoré v praxi vykonáva. Na druhej strane,
expert v danom odbore (ďalej doménový expert) by mal znalostnému inžinierovi
čo najpresnejšie priblížiť problematiku, ktorou sa má znalostný systém zaoberať,
predviesť mu špecifické problémy a ich riešenie tak, aby bol zastúpený každý
druh problémov.

Bolo by veľmi ťažké pre doménového experta stavať sa do role znalostného
inžiniera alebo naopak -- pre znalostného inžiniera študovať celú
problematiku doménového experta. Pri tvorbe znalostného systému sú tieto
dva rôzne pohľady veľmi dôležité, a preto by sa ani v prípade, že sa
znalostný inžinier cíti dostatočne vzdelane v danej oblasti, nemal pokúšať
zastávať obe strany. V takom prípade by mal vyhľadať pomoc ďalšieho
skúseného experta a zaujať post znalostného inžiniera (pretože skúsených
znalostných inžinierov je predsa len menej).

\subsubsection{Komunikácia medzi expertom a znalostným inžinierom}

Existujú dva základné prístupy k spolupráci oboch strán pri tvorbe znalostného systému: \textbf{pozorovací} a \textbf{intuitívny}. Pri prvom, pozorovacom, ako už samotné pomenovanie hovorí, znalostný inžinier len pasívne sleduje prácu experta (niekedy dokonca býva inžinier nahradený treťou osobou - výskumníkom, ktorý len spisuje protokol). Expert počas riešenia problémov nahlas komentuje svoju činnosť. Pri tomto type zbierania znalostí dochádza k častým nedorozumeniam práve preto, že nejde o interaktívnu spoluprácu. Naopak, pri intuitívnom prístupe zasahuje výskumník (resp. priamo expert) do práce experta svojimi otázkami a sám si zháňa informácie z ďalších zdrojov.

Keďže obe metódy majú svoje nevýhody, najlepšou cestou je ich kombinácia. Pri nej expert nahlas rozpráva o tom, ako rieši jednotlivé problémy a počas toho si sám študuje ďalšie zdroje a kladie expertovi otázky. Takisto môže hneď zostavovať bázu znalostí.\cite{cdss:2007}

Ďalej poznáme niekoľko techník, ako znalostní inžinieri zhromažďujú vedomosti doménových expertov. V nasledujúcej časti ich opíšeme.

\subsubsection{Techniky pre zhromažďovanie expertových znalostí}

\begin{description}
\item[Pozorovanie na mieste:] ide o získavanie znalostí priamo na expertovom pracovisku. Expert pracuje za bežných podmienok vo svojom laboratóriu, pričom znalostný inžinier je len pasívnym pozorovateľom.

\item[Diskutovanie o problémoch:] ako samotné pomenovanie vraví, ide o dialóg medzi oboma stranami. Otázky kladie znalostný inžinier a snaží sa nimi ujasniť, čím je ktorý problém špecifický, ako môže riešenia problémov zovšeobecniť,
aké vstupné dáta si jednotlivé problémy vyžadujú, jednotlivé pojmy, koncepty a vzťahy.

\item[Popis problému:] metóda vhodná pre riešenie diagnostických typov problémov, ako sú diagnózy v oblasti medicíny. Ide o problémy, ktoré sa dajú kategorizovať a na riešenie problémov z jednotlivých kategórii použiť metódy podľa istej šablóny.

\item[Analýza problému:] spôsob získavania znalostí, pri ktorých požiada znalostný inžinier experta o vyriešenie niekoľkých problémov z praxe. Analýza prebieha postupne, krok po kroku, pričom po každom kroku inžinier kladie otázky. Takisto sa znalostný inžinier môže spýtať, ako bol nejaký záver dosiahnutý a postupne sa spätným chodom prepracovať k prvému kroku. Po tom, čo je zostavená určitá báza pravidiel z jedného problému, môžu znalostný inžinier spolu s expertom upraviť pravidlá tak, aby sa stali všeobecnými, teda báza znalostí bola aplikovateľná na veľa problémov jedného druhu.

\item[Zdokonalenie systému:] opačný prístup k tvorbe znalostného systému ako doteraz vymenované metódy. Znalostný inžinier dostane od experta zhromaždené znalosti a následne niekoľko problémov od najjednoduchších po zložitejšie. Na týchto problémoch otestuje znalostný inžinier zdravosť a úplnosť bázy znalostí.

\item[Skúška systému:] expert sa pozrie na pravidlá prototypu systému. Skritizuje ich a opraví.

\item[Validácia systému:] prezentácia riešení problémov ďalším expertom.
\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Príklad CDSS systému}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Ako príklad CDSS uvedieme CPOE, čo je skratka z anglického
pomenovania \textit{Care Provider Order Entry}, teda ide o 
poskytovateľa objednávok v oblasti medicíny.

Systém slúži ako náhrada za papierové vytváranie objednávok.
CPOE funguje tak, že sa doň používateľ prihlási pomocou 
svojich prihlasovacích údajov, vyberie pacienta, pre ktorého 
ide vytvárať objednávku, zadá a upraví svoju objednávku 
pomocou elektronického zápisníka, ktorý odošle správu (napr. 
laboratóriu alebo lekárni), až keď je všetko skompletizované.
Vytváranie objednávky prebieha tak, že si najprv používateľ 
vyberie buď z hierarchického zoznamu (keď nevie názov) alebo 
zadá časť názvu, pričom zvyšok doplní kompletizujúca 
funkcia (používa ju veľa systémov). Potom vyplní 
používateľ ďalšie parametre objednávky. \cite{cdss:2007}

Pri zložitých prípadoch môže narásť objednávka pre jedného pacienta až na
100 položiek. Keďže pri takomto čísle je zoznam usporiadaný abecedne veľmi
neprehľadný, využívali prvé CPOE zgrupovanie založené na ADC VAAN DISML
skratke.  Jednotlivé písmená predstavujú anglické výrazy:
\textbf{A}dmission = vstup, \textbf{D}iagnosis = diagnóza,
\textbf{C}ondition = stav, \textbf{V}ital signs = vitálne funkcie,
\textbf{A}ctivity = činnosti, \textbf{A}llergies = alergie, atď. Väčšina
CPOE systémov používa podobnú metódu.

Vďaka CPOE systémom nie je potrebné naďalej riešiť problémy 
súvisiace s ručne písanými objednávkami (napr. nečitateľnosť, 
neúplnosť, atď.). Logicky sa tým šetrí čas pracovníkov 
laboratória alebo lekárne. Systém vie doplniť údaje, ak 
ide o informácie, ku ktorým má prístup (napr. názov 
objednávky, dátum, a pod.), dokonca opraví údaje, ktoré sa 
týkajú pacientovho bezpečia (niektoré lieky sú dávkované 
napr. podľa veku, váhy a pod. a tieto informácie má CPOE k 
dispozícii).

Vďaka širokému spektru informácií o pacientovi dokáže CPOE 
vyhodnotiť objednávku za nevhodnú (napr. na základe 
laboratórnych výsledkov alebo akýchkoľvek pacientových 
údajov) alebo minimálne upozorniť odosielateľa objednávky. 
Dostali sme sa k samotnej podpore pri rozhodovaní, ktorá je 
obsiahnutá v definícii systémov, ktorými sa zaoberáme (CDSS = 
Clinical Decision Support System, decision support znamená po 
slovensky podpora pri rozhodovaní).

Dôležitý je tiež spôsob, akým je používateľ upozornený na návrh
systému o podporu v rozhodovaní. Jedným zo spôsobov je zobrazenie 
obyčajného textu na časti obrazovky aplikácie. Ide o nerušivé 
upozornenie, ktoré si používateľ všimne, no sám si vyberie, či si 
oznámenie prečíta teraz alebo neskôr. Ďalšou možnosťou je, že systém
ponúkne používateľovi linky, po ktorých rozkliknutí sa zobrazia 
informácie o produktoch, ktoré používateľ objednáva. Napríklad sa mu
môžu zobraziť informácie o zložení lieku, jeho dávkovaní, atď. 
Rušivou metódou je napríklad metóda, pri ktorej sa používateľovi 
uprostred práce zobrazí nové okno s upozornením. Takýto spôsob sa
využíva pri dôležitých správach, ako napríklad interakcie lieku.
Najzložitejšia forma podpory pri rozhodovaní je interaktívny poradca.
Systém je komplexným sprievodcom cez všetky pacientove výsledky,
protokoly a lekárske záznamy.
